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艾瑞:亦步亦趋,扬帆远航,AI医疗已迈入发展期

2022-03-11
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作者:黄琪丹
来源: 艾瑞网

导语:在医院评级、AI医疗器械管制等政策与供需两侧多因素的驱动下,AI医疗已从起步期迈入发展期,AI医疗应用已从早期浮现阶段过渡为深入探索阶段。

导语:在医院评级、AI医疗器械管制等政策与供需两侧多因素的驱动下,AI医疗已从起步期迈入发展期,AI医疗应用已从早期浮现阶段过渡为深入探索阶段。在该时期与阶段内,医疗数据的安全性得到维护,数据互联互通建设向数据治理与开发转变,AI医疗影像这类计算机视觉产品与CDSS这类NLP产品跑到了赛道的前端,且已有AI医疗影像玩家完成港股IPO的冲刺,这为其他众多AI医疗参与者重塑了发展信心。

一、多方因素驱动AI医疗向前奔跑

1、强驱动因素:医院评级与AI医疗器械管制政策

在整个AI医疗产业发展过程中,政策是最强的驱动力。预算与现金流有限的非三甲医院相对保守,很少会愿意主动承担AI医疗产品所对应的机会成本,因而政府政策指引是驱动整个医院市场引入创新型AI医疗产品的强制推动力。目前,在已有的AI医疗政策中,医院评级政策与AI医疗器械管制政策成为重要的两大推手。

医院评级政策方面,卫健委于2018年、2021年分别发布电子病历评级标准、医院智慧管理评级标准,其中,4级以上电子病历水平、4级以上智慧管理水平的内容都与AI医疗核心软件产品密切相关,要求对应等级医院要具备CDSS等AI医疗产品,为医疗决策提供决策支持工具。CDSS作为AI医疗的子赛道,受电子病历评级政策的强驱动。2018年12月,卫健委印发关于《电子病历系统应用水平分级评价管理方法及评价标准(试行)》的通知(以下简称评级办法)就要求三级医院在2020年以前完成4级以上的的分级评价,同时要求二级医院在2020年以前完成3级以上的分级评价,这为CDSS的商业化提供了契机。

AI医疗器械管制方面,药监局及药监局技术器械审评中心发布的有关政策推动了人工智能三类医疗器械的审评审批进度与人工智能医用软硬件的快速发展。2019年6月,为应对深度学习技术带来的监管挑战,也为相应医疗器械软件注册申报提供专业建议,药监局技术器械审评中心发布了《深度学习辅助决策医疗器械软件审评要点及相关说明》,审批要点基于深度学习技术特点与风险的全生命周期管理方法考虑软件技术审评要求等展开,为基于深度学习人工智能技术原理的AI医疗产品的审评审批提供了标准。2021年7月,为进一步加强人工智能医用软件类产品监督管理,药监局公布《关于发布人工智能医用软件产品分类界定指导原则的通告》,原则中明确了关于人工智能软件的定义,并给出了管理属性界定与管理类别界定的指导,为AI医疗软件提供了界定依据。

2、需求端驱动因素:临床需求强烈的医院市场+潜在空间巨大的C端市场

医院市场方面,一方面是国内各级医院的影像科室面临着不同的核心困境。三级医院影像科医生长期处于超负荷状态,出具高质量的诊疗方案费时费力,患者等待时间长,易产生医患矛盾;二级医院、一级医院以及未定级医院的影像科医生数量较少,诊断能力难以支撑临床诊断需求,并且诊断水平较低导致业务量较少,收入不足;基层医疗机构几乎没有专职影像医师,影像设备有限且利用率低。另一方面,非顶级医院诊断会存在漏诊误诊的情况。科学的临床决策要求医生具备多学科、跨领域的医学知识,但随着医学专业领域的细分,多数医生仅了解自己所属的专业领域,对其他医学领域则知之甚少,这就导致医生在诊断时往往从自身专业角度出发,带有一定的知识局限性、经验主义主观性,从而造成误诊漏诊的情况。从总体上看,可归结为医疗资源分配不均的原因,这就为AI医疗影像与CDSS这类人工智能医疗器械软件的发展埋下了生长发育的种子。

3、供给端驱动因素:获证企业增多,部分头部玩家完成IPO冲刺

从2020年至今,获医疗器械三类证的AI医疗软件数量也在逐步攀升,获证总数达19个,AI医疗软件涉及领域从以肺部科室(含肺结节与肺炎)为主,向心血管、脑科、骨科、眼科以及其他科室拓展。医渡云(医学数据智能企业)、鹰瞳科技(AI医疗影像企业)均已在港股完成上市。对比各家已递交招股书的AI医疗企业,不难发现这些企业以AI医疗影像类居多,且科亚、推想、数坤、鹰瞳均已拿到医疗器械三类证,医疗器械三类证成为AI医疗企业冲刺IPO的利器之一。从企业的预算投入来看,对于已研发成功的产品,为加速产品商业化进度,企业会相应扩大营销团队的规模,增加市场开发、员工福利、交通差旅方面的销售成本支出;对于初始研发的产品,企业通常在研发咨询及服务、人才雇佣及福利、股权激励、软件测试、设备折旧等研发成本方面的加大投入。从医学数据智能企业与AI医疗影像的营收、毛利情况来看,医学数据智能企业营收偏高,营收主要来自医学数据智能平台及解决方案,产品价格高于AI医疗影像产品,且医院存在实际的数据整合、治理需求,故此类企业的营收释放明显,但是医学数据智能类产品的毛利一般低于AI医疗影像类产品。

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二、AI医疗产业整体已从萌芽期迈入发展期

基于数据建设、算法开发与产品商业化的角度,中国AI医疗的发展轨迹分为四个阶段:1)AI初步介入医疗阶段,医疗数据零散地储存在各类医院信息系统中,AI技术在医疗领域的探索更偏向试探性的测试,标准化产品尚未出现。2)AI医疗应用浮现阶段,院内外数据建设工作展开,眼底、肺部影像的标准数据库率先建立,为AI医疗影像产品领跑奠定了基础,眼底、肺部影像产品跑出,其他产品还不明确,商业化还在起步,商业模式并不明朗,还处在多元、混沌的尝试阶段;3)AI医疗应用深入探索阶段,医疗数据的安全性得到维护,数据互联互通建设向数据治理与开发转变,AI医疗影像向多疾病多科室横向拓展与纵向深挖,NLP技术产品跑出,个别赛道竞争加剧,可行的商业模式浮出水面;4)AI医疗应用稳定完备阶段,数据互联互通建设基本告一段落,数据共享初步实现,以KG为主的认知智能技术迈向成熟,与感知智能协同推进各类应用的均衡互补发展,总体赛道的竞争格局与商业模式形成并稳定,头部聚集效应长期存在。

三、市场情况:计算机视觉与NLP产品跑到赛道前端,参与玩家众多

随着AI医疗影像企业获取三类证的步履加快,以及IPO冲刺的阶段性胜利,双重红利将带动中国AI医疗核心软件市场规模快速增长。据艾瑞建模测算,2020年中国AI医疗核心软件市场规模为29亿元,其中CDSS市场占有率为38.4%,AI医疗影像为14.9%,而到2023年,AI医疗影像市场规模将首次超越CDSS,成为AI医疗核心软件中市场占有率最高的产品。除核心软件外,AI医疗机器人也为总体的AI医疗市场规模注入强劲的增长动力。因手术机器人属于核心软件与高级硬件器材组合的临床治疗产品,高昂的单价及临床稀缺性决定了其不可撼动的市场规模地位。总体而言,市场呈现高增长状态,2020-2025年CAGR=45.7%,总规模在2025年将达385亿元。

剖析AI医疗影像领跑的原因,主要有三:1)数据使用标准上,从优势角度看,由于影像数据占据医疗数据的90%以上,且随着诊疗人数的增多与医疗信息化的推进,实时影像数据在增长,为训练与测试数据集的采集创造了先天性条件。另外,相较于电子病历、AI制药与AI基因这些以文本与图数据为主的赛道而言,AI医疗影像的数据基本以图片为主,尽管图片是非结构化数据,但图像标注要比文本数据的清洗与标准化、图关系的抽取容易,因此AI医疗影像产品可以率先发展起来。2)产品的落地审批上,国家药监局将AI医疗辅助诊断产品列入管制力度最强的三类医疗器械范围,据《深度学习辅助决策医疗器械软件的审评要点及相关说明》,相关产品的审批与商业化需做好大量的临床数据积累与质量控制、算法泛化能力推进与临床试验测试。同时,有关的审批与创新工作组成立,让有关政策的落实有了执行主体,推动审批工作稳步前进。3)计算机视觉算法是众多人工智能算法中技术成熟度较高、商业化步伐较快的算法,技术成熟的厂商众多,可以为AI医疗影像模型的训练与调优提供领先的技术支持。而以CDSS和智慧病案为首的NLP产品,因评级与DGRs这两股“大风”的影响,以及NLP技术的相对成熟,也跑在前端,且在初期商业化程度要高于AI医疗影像。

AI医疗产业的参与者,可大致分为AI医疗企业、医疗信息化企业、互联网企业、保险公司、医疗器械公司五类玩家。AI医疗企业大多遵循以某一专业领域的业务起家,后将布局的触角延伸至其他领域的模式,如早期仅布局肺部影像,后期布局CDSS与医疗大数据产品,或早期仅布局CDSS产品,后期布局智慧病案与医疗大数据产品,这类玩家具备领先的AI技术优势,也具备一定的医疗人才队伍优势,但缺乏入院渠道。医疗信息化企业以HIS系统起家,多数信息化基础良好的医院早已习惯HIS厂商的系统,院内的医生难以变更使用习惯,而其产品也可以打包进入HIS系统中升级售卖,故这类玩家一开始就具备先天的产品粘性优势与入院优势,但其AI基础能力弱,产品的使用效果不够理想。互联网企业多出于战略布局而开发AI医疗产品,代表厂商百度灵医智惠、腾讯觅影、阿里健康等。保险公司从智慧医疗出发布局,具备一定的医保数据优势与数字化能力,代表厂商有平安智慧城市智慧医疗。医疗器械公司可与AI医疗公司形成强捆绑的生态合作关系,帮助AI医疗公司的产品入院,典型代表如医准智能和GE。

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四、案例解析:平安智慧医疗

平安智慧医疗是平安集团旗下平安智慧城市的重点板块,其依托平安集团的人工智能、大数据、区块链、云计算四大核心技术,致力于为卫生健康领域提供领先的智慧医疗一体化解决方案,为监管机构与医疗生态的参与者提供端到端的解决方案。

目前,平安智慧医疗的业务已覆盖16省、3.7万家医疗机构,服务100万+医生,且逐渐形成以智能大数据平台为核心的“1个能力平台”,以政府端客户、医院端医生与用户端居民为赋能对象的“3大业务场景”,以智能辅助诊疗平台(CDSS)、智能影像筛查平台、公共卫生应急管理等为解决方案的“8大应用服务”,以及面向自身医疗业务的“1个业务监管平台”。智能大数据平台将医疗数据资产化、医疗体系智能化,并对医疗数据进行深度治理,从而为后续的医疗应用开发做准备,是基础业务底座。业务监管平台可实现事前、事中、事后全程监管,尤其在医生资质、电子处方、药品、设备、耗材等关键环节实现高效监管。在“8大应用服务”中,智能辅助诊疗平台(CDSS)专门面向基层医疗机构提供服务,已在甘肃投入使用,并接入省内18000+医疗机构、总调用次数超4100+万。智能影像筛查平台覆盖CT、DR、病理、眼底彩超、OCT、B超等医疗影像,覆盖人体9大系统,服务的医疗机构覆盖美国、新加坡、印度等地的近3000家医疗机构。

在医疗行业的AI应用模型研发中,与AI+医疗相关的模型数据积累缺失、实时医学数据接入、医学数据标准化、医学数据血缘关系搭建等数据积累与数据处理能力以及AI模型的验证与评估是技术上的难点也是重点。针对此困境,平安智慧医疗在数据、模型、生态方面各有相应的能力:1)平安具有5大医疗健康数据库即疾病库、药品库、治疗库、医疗资源库、个人健康库,而且已建立出相当规模的医学概念、医学关系与医学证据的知识图谱能力,并依托智能大数据平台完成医学数据的治理与管理工作。2)平安具有自研分布式AI算法平台,预测与问答的AI疾病模型达2000+种,可助力AI模型的高效率、高质量生产研发,让模型的评估验证经得起推敲与打磨。此外,在医疗行业的经验与生态圈运营上,平安已与北京、上海、广东、甘肃等省市的医院、社区卫生服务中心、乡镇卫生院等各级医疗机构展开了合作,并以政府、医疗机构、居民、药企、设备商、保险6个方面的生态合作伙伴为发力点构建生态闭环,以横向、纵向与协同的方式拓宽、深挖医疗生态圈。

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